帮我分析一下上述代码的时间复杂度

代码的时间复杂度主要由两部分组成：循环和函数调用。

循环部分是一个 while 循环，它的时间复杂度取决于循环次数。在这个代码中，循环条件是 len(questions) > 0，循环体中调用了 get_answer 函数，并将返回值添加到了 answers 列表中。因此，每次循环都会调用 get_answer 函数，直到 questions 列表为空才会结束循环。因此，循环的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是问题的数量。

函数调用部分是调用了 get_answer 函数。在 get_answer 函数中，有两个 for 循环，它们的时间复杂度分别是 O(m) 和 O(k)，其中 m 是答案列表中的答案数量，k 是问题中的单词数量。除此之外，还有一个 if 判断，它的时间复杂度是 O(1)。因此，get_answer 函数的时间复杂度是 O(mk)。

因此，整个程序的时间复杂度是 O(nmk)。

相关问题

上述代码的时间复杂度

对不起，您的问题中没有提供具体的代码内容，所以我无法直接分析其时间复杂度。时间复杂度是衡量算法效率的一个重要指标，通常会考虑代码执行过程中基本操作的数量与输入数据规模之间的关系。

如果您能提供代码片段，我会很乐意帮助您分析其中的时间复杂度。例如，时间复杂度可能涉及循环、递归、查找、排序等操作的次数。请将相关的代码提供给我，然后我可以进一步解释。

上述代码的时间和空间复杂度分析

这段代码的时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1)。

时间复杂度分析：
该代码中包含了一个嵌套的循环，外层循环执行了 n 次，内层循环执行了 n 次。因此总共执行了 n * n = n^2 次操作，时间复杂度为O(n^2)。

空间复杂度分析：
该代码中并没有使用额外的数组或数据结构，只是定义了常量和变量，因此空间复杂度是O(1)。